Reconhecimento facial: erros expõem falta de transparência e viés racista

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Cinco policiais vieram e eu dei passagem para um lado. Eles vieram em minha direção mais ainda, até que o primeiro pegou no meu braço e disse para eu não reagir, me 'convidando' a acompanhá-los com as mãos para trás, como mostra no vídeo. Fiquei altamente constrangido, tentando esconder o meu rosto. Não sabia o que fazer, pois estava a torcida do Confiança inteira me olhando.
João Antônio Trindade, via redes sociais

Caso não foi isolado e já havia ocorrido em 2023, também em Sergipe. Ao UOL, a auxiliar administrativa Thais Santos, que é negra, comentou que foi a uma micareta, onde havia essas câmeras, e a polícia a abordou três vezes por indicação da tecnologia. Numa das situações, ela chegou a urinar na roupa pelo constrangimento.

Eu já estava chorando e nervosa, informando que eu não tinha feito nada. Um dos policiais dizia que eu sabia o que tinha feito. No mesmo momento, eu urinei nas calças. Fui conduzida para o camburão da polícia como uma marginal, como todo mundo ali presenciando todo o constrangimento pelo qual eu estava passando. Nunca fui tão humilhada em minha vida, sem nunca ter feito nada de errado.
Thaís Santos, auxiliar administrativa

Sistema falho e com viés racista

Uso de câmeras de reconhecimento facial tem falhas. Na avaliação de Ana Gabriela Ferreira, professora de Direito Penal e Criminologia que pesquisa inteligência artificial e necropolítica, o sistema é repleto de vieses, sem dados concretos de sua eficiência.

Prisões indevidas e direitos violados. "Nas pesquisas iniciais do NIST (Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia - ligado aos EUA) e do Gender Shades (organização ligada ao MIT), demonstraram-se erros de reconhecimento e falsos positivos com impacto absurdo em prisões indevidas e violações de garantias", diz Ana Gabriela.

Racismo algorítmico. Tanto a professora quanto outros especialistas consultados pelo UOL apontam que um dos maiores problemas do reconhecimento facial é o viés racista por trás dos padrões adotados no método.

Os riscos e os danos do uso de reconhecimento facial, especialmente para finalidade de segurança, geram risco à população não branca, incluindo negros, asiáticos, muçulmanos e outras minorias. Não é difícil entender o porquê.
Ana Gabriela Ferreira, professora de Direito Penal e Criminologia

Câmeras de reconhecimento em locais com maior circulação populacional. De acordo com Ana, os locais escolhidos para a vigilância expõem o racismo do sistema. Geralmente, elas são usadas em eventos de apelo popular, como o carnaval, ou em lugares em que pessoas abonadas pouco circulam, como rodoviárias.

Negros são alvo prioritário do vigilantismo no país, incluindo as informações prévias dos sistemas policiais, maior parte da população inserida no sistema de buscas e a escolha dos locais de monitoramento selecionados, voltados a bairros onde há mais circulação e acesso da população negra. Se você estabelece a seleção dos lugares onde há monitoramento, está também selecionando os alvos daquela ferramenta.
Ana Gabriela Pereira, professora de Direito Penal e Criminologia

Juristas concordam com tendência racista. Representantes de grupos da sociedade civil que estudam o tema dizem que a tecnologia que abastece o sistema é desenvolvida a partir de crenças e bases de uma sociedade preconceituosa.

Como a inteligência artificial está sendo aplicada? Para Guiherme Carnelós, coordenador do IDDD (Instituto de Defesa do Direito de Defesa), seria importante entender exatamente quais tipos de algoritmo são usados no reconhecimento facial, bem como qual o impacto jurídico sobre possíveis direitos violados pelo método.

Existe um sistema que é criado e administrado por pessoas brancas, então a gente tem algoritmos e programações de brancos, a administração dos órgãos é majoritariamente composta por brancos. A maior parte da população carcerária é negra e a maior parte dos brasileiros são negros, então eu tenho muitas dúvidas sobre a adoção. Ela vai ajudar como? Como eu, enquanto injustiçado, posso provar o contrário e me defender disso?
Guilherme Carnelós, coordenador do IDDD (Instituto de Defesa do Direito de Defesa)

Mais critérios para a comprovação de identidade. Na avaliação de Felippe Angeli, advogado e coordenador do Justa, deveria haver um padrão de contraprova para complementar o sistema de reconhecimento facial.

No reconhecimento facial a gente está vendo erro, elas repetem vieses humanos, então a gente tem a IA racista. Acho que a tecnologia sempre pode ser utilizada para o bem da sociedade, agora no direito penal, algo tão importante como a justiça, a gente tem que ter muito cuidado. Tem que ter uma série de provas que corroborem de forma inequívoca.
Felippe Angeli, advogado e coordenador do Justa

Falta de transparência

Estados decidem e definem o uso do reconhecimento facial. Para o uso mais amplo da tecnologia a serviço da segurança pública, os estados criam as próprias leis e aplicam o sistema. Contudo, os projetos de lei que regulam a inteligência artificial (PL 2338) e a LGPD Penal podem entrar no tema e estipular ou afrouxar regras para o uso.

Falta de dados e clareza na divulgação das informações. Organizações que fiscalizam os órgãos de segurança pública narram que nem por meio da Lei de Acesso à Informação conseguem os dados. Sem precisão sobre a quantidade de pessoas presas por engano da máquina, não é possível comprovar a eficiência do método, como aponta Pablo Nunes, coordenador do Cesec (Centro de Estudos de Segurança e Cidadania).

Acho que o problema é o conceito de "dar certo". Do ponto de vista de quem acredita que a segurança pública precisa garantir direitos, com respeito a todos, e pensar no bem-estar da população, nenhuma experiencia de uso de reconhecimento facial chegou nesse lugar.
Pablo Nunes, coordenador do Cesec

Bahia lidera prisões

Investimentos e prisões. Na Bahia, onde o sistema funciona desde 2019, 1523 pessoas foram presas com o auxílio do reconhecimento facial. O estado investiu mais de meio bilhão de reais na tecnologia.

Nível de eficiência incerto. De acordo com o Cesec, a Bahia é o estado com maior número de prisões por meio do sistema. No entanto, consultada pela reportagem, a Secretaria de Segurança Pública do estado não soube informar quantas vezes o sistema errou.

Ao UOL, a pasta informou que apenas são identificadas pessoas que estão no Banco Nacional de Mandados de Prisões.

A SSP adota um protocolo para os casos de Reconhecimento Facial. A tecnologia aponta semelhança a partir de 90%. Na sequência, as equipes de campo são acionadas. Após localizar o possível foragido, os policiais iniciam o processo de identificação humana, inicialmente com a checagem da documentação. Em caso de confirmação, aquela pessoa é apresentada na Delegacia, a validade do mandado é verificada e a Justiça informada.
Secretaria de Segurança Pública da Bahia, em nota

Em Sergipe, o uso da tecnologia foi suspenso após os dois casos relatados no início desta reportagem. "Lamento a falha na ferramenta de reconhecimento facial ocorrida durante final do Campeonato Sergipano. Reconhecemos a importância da tecnologia para a segurança pública e, devido ao ocorrido, determinei a suspensão do uso do sistema até que novo protocolo seja implantado", disse o governador do estado, Fábio Mitidieri (PSD).